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▲大连接实践▲
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在一个减肥干预项目的研究过程中，研究人员分别采用三种方法随机招收被试：被试单独加入；被试被随机编入四人小组；或者被试自己组成四人小组（与给穷人发放小额贷款的方法类似，我们将在第5章讨论）。如果人们是四人团体的一部分，减肥的效果要好33%，而且也更加持久。
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其他实验也证实，健康现象能在人与人之间传递。
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▲大连接实践▲
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在一项研究中，随机指定357人中的一部分人接受减肥干预，而另外一些人则不受干预。但不同寻常的是，该项研究还对所有被试的配偶也进行相关研究。记过，不但接受减肥干预的被试取得了减肥效果，他们的配偶也收到了同样的效果。
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之所以会这样，最重要的原因在于这些未加入减肥计划的配偶模仿了加入减肥计划配偶的饮食行为，尽管这可能只是众多原因中的一个。
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从社会网络的角度来看，群体干预和家庭干预都收到了非常好的效果，这也让我们坚信，健康现象能在更大范围的人与人之间进行传递。从网络角度看问题，就要求我们站在整个社会的高度，重新思考处理健康和卫生保健问题的方式方法，这将为解决公共健康问题指明新的方向。
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保护个人和集体的健康可以通过连接模式或传染过程而实现对网络的控制。如果能够在社区的层面上看清楚网络连接关系（例如，利用一些最新的通讯技术和方法，我们将在第8章讨论），我们就能够瞄准有影响力的个人，或者是健康现象在人与人之间传递过程中那些最容易受到影响的人。而且，如果我们知晓了更大范围内人们的连接关系，我们就可以针对人与人相互连接而形成的那些群体，设计相应的干预方案。
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我们已经知道我们更容易受到与我们直接连接的那些人的影响，这完全不同于与名人之间虚构的连接关系。至于怎样更有效地找出那些有影响力的个人，网络科学为我们提供了好办法：在网络上寻找居于中心位置的社群。为了把事情做得更完美，必须先把整个网络图画出来。
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如果我们想减少高中或工厂的吸烟人群，常规的做法是要么通过广播向每个人传递戒烟信息，要么做好人数不多的高危人群的工作。如果采用后一种做法，这些高危人群可能具有某些特征，他们可能是最穷的，或者他们本身就是烟民。但是另一种可选择的方法是，找出社会网络上的社群（他们可能穷也可能不穷，可能是烟民也可能不是烟民），向这些人传递戒烟信息。在推广良好饮食和性安全方面，已经有采用这种方法并取得成功的先例。
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这种方法改变了几十年来公共健康工作的关注点。它针对的既不是社会经济学上的不平等，也不是社会经济学或行为上的脆弱性本质，而是结构上的不平等和结构上的脆弱性。无论对于好的健康现象还是坏的健康现象，人们是否会陷入危险完全取决于他们所处的网络位置。只有针对这一位置，公共健康干预才能收到理想的效果。例如，除了关注人们是否贫穷或者生活在哪里之外，我们还应该关心他们认识谁，以及他们置身于何种网络。
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最新研究成果已证实：特定的环境容易让有影响力的人发挥他们的影响。事实证明，仅靠有影响力的那些人是不够的：人群中还必须有可能被影响的人。新想法的扩散速度主要取决于后者的性质和数量，而不是前者的性质和数量。不管怎么说，关键点如下：
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● 拥有特定性质和拓扑结构的网络更容易形成多米诺骨牌式反应；
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● 要想让多米诺骨牌式反应发生，两种类型的人都必不可少；
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● 弄懂网络的形状对于弄清楚自然发生的多米诺骨牌式反应和人工诱发的多米诺骨牌式反应都非常重要。
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那些有影响力的人能否真正发挥出他们的作用，可能完全取决于他们置身其中的社会网络的具体结构。我们已经知道，有些网络能产生波及很远的多米诺骨牌式反应，有些网络却不能。我们点着一棵树会引发一场大火还是一团篝火，很大程度上取决于这棵树周围的环境如何：它与其他树相距多远，地表植被的干燥程度如何，森林的面积大小及稠密程度如何等。如果存在合适的条件，一个小火花都能引发一场大火；但如果条件不具备，再大的火花都无济于事。
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大连接洞察
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关于肥胖流行的计算机模型证实：针对社会网络上居于中心位置的那些人宣传健康体重，可能是一个有效策略，不论这些人本身是否超重。不过，这些模型还提出了一个更加不同寻常的策略：无论是在个人层面上，还是在集体层面上，与跟你的朋友一起减肥相比，跟你朋友的朋友一起减肥更为有效。如果你尝试跟你的朋友一起减肥，你可能会成功。但是，你和你的朋友组成的微小群体，被一个巨大的群体包围着，这些人施加的压力会导致你的体重再次增加。大多数情况下，你和你的朋友的体重会反弹。
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因此，一种比较好的减肥策略可能是这样的：邀请你的朋友与你共进晚餐，让他们提名他们的朋友，然后，邀请这些人参加跑步俱乐部。如果你能够做到这一点，你就会产生社会影响力，迫使你的朋友们减肥（因为他们已被包围），你就在你的周围建立起一个缓冲区，这个缓冲区由那些正在改善健康的人构成。
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彻底理解网络能帮助我们找到一些并不容易发现的新策略。为了预防传染扩散，如果采用随机选择的方式对某一特定人群进行免疫，通常需要对总人口的80%~100%进行免疫。为了预防麻疹流行，必须对90%的人口进行免疫。一个更有效率的替代方法是：瞄准网络的中心，也就是处于网络中心的那些人，或者说，社会关系最多的那些人。但是，在确定最好的免疫方法时，我们往往不可能事先就把所有的网络连接关系都看清楚。一个新颖的替代方法是，对随机选择的那些人所熟悉的人进行免疫。这个方法的好处是，即便我们不知道整体网络结构，我们也能挖掘出网络的特性。与随机选择的那些人（他们提供熟人的名字）相比，这些熟人有更多的连接关系，也更靠近网络中心。这样做的原因是：与仅有少量连接关系的人相比，拥有众多连接关系的人，更有可能被提名为熟人。
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实际上，只需对占总人口30%左右的、通过这种方法寻找出来的人进行免疫，就能够获得良好的预防效果。而如果采用随机选择法的话，要达到同样的预防效果，则需要对占总人口的99%进行免疫！
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对于相反的问题，我们也可以找到类似的办法。如何更好地监视一种新行为或一种新细菌（或是“生物恐怖侵袭”）呢？我们是监视随机选择的那些人呢，还是根据人们在网络上的位置进行选择呢？网络科学给出的答案，无论在有效性上还是在效率上，都要好上700倍。
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最后，网络干预增加了干预的成本效用。我们在改善员工健康方面所花的每一分钱，都有助于改善员工的亲戚、同事和朋友的健康，甚至是朋友的朋友的健康。这大幅度地增加了投资回报率。而且，对企业主或保险公司来说，这一点也是非常重要的，因为工厂里大约2/3的健康成本，都与员工配偶或者其他亲人的健康问题相关。关注一个工人并改善这个工人全家的健康无疑是一笔好买卖。在下一章里我们将会看到，除了卫生保健之外，通过网络提高经济效益的方式还有很多种。要想把经济行为理解透彻，我们就一定要牢记这一观点：男人也好，女人也好，他们都不是孤岛。人与人是相互连接在一起的，他们的健康和幸福也是相互连接在一起的。
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[1] 盖坦·杜加斯（Gaetan Dugas）是一名法裔加拿大籍的空中服务员，以危险的性行为方式而闻名，被美国疾病控制与预防中心定义为“零号病人”，他于1984年死于艾滋病。《时代周刊》曾发表文章《零号病人的惊世传奇》（Appalling Saga of Patient Zero）介绍他的传奇经历。这里用“零号病人”代表流行病的唯一源头。——译者注
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